尽管神经网络在人体姿态估计方面取得了近期的成功，但当前的方法仍局限于单个人的姿态估计，无法处理群体或人群中的个体。在这项工作中，我们提出了一种方法，能够在图像中估计多个被遮挡或截断的人体姿态。为此，我们将多人姿态估计视为一个关节到个体的关联问题。我们从图像中检测到的一组关节候选点构建了一个完全连接图，并利用整数线性规划解决了关节到个体的关联及异常值检测问题。由于对图像中所有个体同时解决关节到个体的关联问题是NP难问题，即使近似求解也非常昂贵，因此我们为每个个体局部求解该问题。在具有挑战性的MPII多人姿态数据集上，我们的方法达到了现有最先进方法的精度，但其速度提高了6,000至19,000倍。